оже бути в десятки і сотні разів менше обсягу первинних, що не агрегованих записів. Отже, потреба такого OLAP-клієнта в ресурсах ПК істотно знижується. p align="justify"> Крім того, на кількість вимірювань накладають обмеження можливості людського сприйняття. Відомо, що середня людина може одночасно оперувати 3-4, максимум 8 вимірами. При більшій кількості вимірів у динамічній таблиці сприйняття інформації істотно ускладнюється. Цей фактор слід враховувати при попередньому розрахунку оперативної пам'яті, яка може знадобитися OLAP-клієнта. p align="justify"> Довжина вимірювань також впливає на розмір адресного простору OLAP-засоби, зайнятого при обчисленні OLAP-куба. Чим довше вимірювання, тим більше ресурсів потрібно для виконання попереднього сортування багатовимірного масиву, і навпаки. Тільки короткі вимірювання у вихідних даних - ще один аргумент на користь OLAP-клієнта. p align="justify"> Ця характеристика визначається двома розглянутими вище чинниками: обсягом оброблюваних даних і потужністю комп'ютерів. При зростанні кількості, наприклад, вимірювань, продуктивність всіх OLAP-засобів знижується за рахунок значного збільшення кількості агрегатів, але при цьому темпи зниження різні. Продемонструємо цю залежність на графіку. br/>В
Схема 1. Залежність продуктивності клієнтських і серверних OLAP-засобів від збільшення обсягу даних
Швидкісні характеристики OLAP-сервера менш чутливі до зростання обсягу даних. Це пояснюється різними технологіями обробки запитів користувачів OLAP-сервером і OLAP-клієнтом. Наприклад, при операції деталізації OLAP-сервер звертається до збережених даних і "витягує" дані цієї "гілки". OLAP-клієнт ж обчислює весь набір агрегатів у момент завантаження. Проте до певного об'єму даних продуктивність серверних і клієнтських коштів є порівнянною. Для OLAP-клієнтів, що підтримують розподілені обчислення, область порівнянності продуктивності може поширюватися на обсяги даних, що покривають потреби в OLAP-аналізі величезної кількості користувачів. Це підтверджують результати внутрішнього тестування MS OLAP Server і OLAP-клієнта "Контур Стандарт". Тест виконаний на ПК IBM PC Pentium Celeron 400 МГц, 256 Mb для вибірки в 1 мільйон унікальних (тобто агрегованих) записів з 7 вимірами, що містять від 10 до 70 членів. Час завантаження куба в обох випадках не перевищує 1 секунди, а виконання різних OLAP-операцій (drill up, drill down, move, filter та ін) виконується за соті частки секунди. p> Коли розмір вибірки перевищить обсяг оперативної пам'яті, починається обмін (swapping) з диском і продуктивність OLAP-клієнта різко падає. Тільки з цього моменту можна говорити про перевагу OLAP-сервера. p> Слід пам'ятати, що точка "перелому" визначає межу різкого подорожчання OLAP-рішення. Для завдань кожного конкретного користувача ця точка легко визначається по тестах продуктивності OLAP-клієнта. Такі тести можна отримати у компанії-розробника. p> Крім того, вартість серверного OLAP-ріш...
